Erste Schritte mit der Python-Datenanalyse: Von Null auf Eins, legen Sie schnell los

1. Python-Umgebung einrichten

1. Installieren Sie Python und stellen Sie sicher, dass die Version 3.6 oder höher ist.
2. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken: NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.
3. Erstellen Sie ein Jupyter-Notebook oder verwenden Sie Ihre Lieblings-IDE.

2. Datenbetrieb und -exploration

1. NumPy: Numerische Berechnungen und Operationen auf Arrays.
2. Pandas: Datenstrukturen und Operationen wie DataFrame und Series.
3. Datenexploration: Erkunden Sie Daten mit Pandas-Funktionen wie head(), tail(), info()) und Matplotlib (Datenvisualisierung).

3. Datenbereinigung und -aufbereitung

1. Datenbereinigung: Behandeln Sie fehlende Werte, Ausreißer und Duplikate.
2. Datenvorbereitung: Konvertieren Sie Daten in das erforderliche Format für die Analyse.
3. scikit-learn: Für Feature-Skalierung, Datennormalisierung und Datensegmentierung.

4. Datenanalysetechnologie

1. Beschreibende Statistik: Berechnen Sie den Mittelwert, den Median, die Standardabweichung und andere Indikatoren.
2. Hypothesetests: Testen Sie die statistische Signifikanz von Daten, z. B. T-Test und ANOVA.
3. Maschinelles Lernen: Extrahieren Sie Muster aus Daten mithilfe überwachter und unbeaufsichtigter Algorithmen, z. B. linearer Regression und K-Means-Clustering.

5. Datenvisualisierung

Matplotlib:
1. Erstellen Sie eine Vielzahl von Diagrammen und Datenvisualisierungen. Seaborn:
Eine erweiterte Datenvisualisierungsbibliothek basierend auf Matplotlib.
2. **Erstellen Sie interaktive Visualisierungen mit Pandas und Matplotlib/Seaborn.
3. 6. Praktische Fälle

Datenimport:

Importieren Sie Daten aus CSV,
1. Excel oder SQL Datenbank. Datenvorverarbeitung:
Daten bereinigen, fehlende Werte behandeln und Daten transformieren.
2. Datenanalyse:
Analysieren Sie Daten mithilfe deskriptiver Statistiken, Hypothesentests und
3. maschinellem LernenTechniken. Datenvisualisierung:
Erstellen Sie Diagramme und Datenvisualisierungen mit Matplotlib/Seaborn.
7. Projektbereitstellung und Zusammenarbeit

Erstellen und verwalten Sie Python-Projekte:

Verwenden Sie virtuelle Umgebungen und Versionskontrollsysteme.
1. Python-Anwendungen bereitstellen:
Modelle und Skripte mithilfe von Cloud-Plattformen oder
2. Containerisierungstechnologie für die Produktion bereitstellen. Teamzusammenarbeit: Arbeiten Sie effektiv im Team zusammen, indem Sie
git
3. und andere Kollaborationstools verwenden. Fazit

Wenn Sie die Schritte in diesem Leitfaden befolgen, verfügen Sie über eine solide Grundlage, um eine

Datenanalyse mit Python

sicher durchzuführen. Durch kontinuierliches Üben und Erkunden neuer Daten und Techniken werden Sie zu einem erfahrenen Datenanalysten, der in der Lage ist, den Wert von Daten zu erschließen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErste Schritte mit der Python-Datenanalyse: Von Null auf Eins, legen Sie schnell los. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!